1 HTK基礎 1.1 HMM基本原理 1.2 孤立詞識別 1.3 輸出概率說明 1.4 Baum-Welch Re-Estimation 1.5 識別和Viterbi解碼 1.6 連續語音識別 1.7 說話者適應 2 HTK工具包概覽 2.1 HTK軟件架構 2.2 HTK工具的一般屬性 2.3 工具包 2.3.1 數據準備工具 2.3.2 訓練工具 2.3.3 識別工具 2.3.4 分析工具 2.4 版本3.4中的更新 2.4.1 版本3.3中的更新 2.4.2 版本3.2中的更新 2.4.3 版本3.1中的更新 2.4.4 版本2.2中的更新 2.4.5 版本2.1中的新特征 3 一個教程示例 3.1 數據準備 3.1.1 步驟一 任務語法 3.1.2 步驟二 字典 3.1.3 步驟三 錄制語音數據 3.1.4 步驟四 創建腳本文件 3.1.5 步驟五 語音數據編碼 3.2 創建單元音HMM 3.2.1 步驟六 創建Flat start單元音 3.2.2 步驟七 確定Silence模型 3.2.3 步驟八 Realigning訓練數據 3.3 創建Tied-Stated三元音 3.3.1 步驟九 從單元音創建三元音 3.3.2 步驟十 創建Tied-Stated三元音 3.4 識別器評估 3.4.1 步驟十一 識別測試數據 3.5 運行識別器 3.6 HMM自適應 3.6.1 步驟十二 準備自適應數據 3.6.2 步驟十三 生成Transforms(轉移矩陣) 3.6.3 自適應系統評估 3.7 Semi-Stated和HLDA Transform 3.8 總結